信息发展从而衍生各种数据算法，大数据又是如何运用在我们的生活中呢

网络时代大多都是依靠各种数据算法而运行的，也有不少的数据算法是从发展中不断衍生的，大家最为熟悉的就是大数据。人人都处于大数据时代，只要使用网络必然就接触过大数据，因为它实际上就渗透在我们生活的每个角落。随着信息发展从而衍生了各种数据算法，那么大数据又是如何运用在我们的生活中呢？

一、各类商品的及时推荐

大数据应用在我们生活中最突出的表现就是当我们在浏览商品时，总会惊讶的发现前几天想买的东西出现在首页推荐，刚跟朋友吐槽的东西出现在动态首位。各种大数据可谓是无微不至，小到商品推荐，大到各软件的同时推送。商品的推荐大多是通过整合个人几日内的浏览物品，以及搜索关键词进行推荐的，通过整合数据从而精准推送，能够增加消费者的购买率。因为当时消费者正在搜索这类物品，及时的推送就促成了交易。大数据算法不仅是为消费者提供便利，更是令卖家也有了生存之道。

二、手机作为载体获取信息

大数据的算法数据除了根据用户的搜索获取关键词之外，也会以手机作为载体获取界面以外的信息。每个软件在下载的时候，已经默认了软件获取手机的一部分后台权限，比如软件能读取手机的储存信息，录音功能以及拍照功能，各大软件有了这等权限之后，就能在使用者神不知鬼不觉的情况下获取更为有用的信息。

要说各大电商平台的算法是依据消费者的搜索和购买逐渐形成的话，那么其余软件则会通过聆听的方式，建立数据库。人们在聊天，听音乐或者看视频都被其他软件“监控”，因为他们是以手机作为主体去获取信息的，有些软件即便手动关掉了后台，他们还会自启动，所以大数据时代下人们的信息更加透明，尤其对于各软件而言更是如此。

三、数据库的作用

各种数据算法的根本是为了让使用者有更好的体验感，所以它需要建立专属个人的数据库，以此作为基础数据，进行行为想法的分析。当我们开通一个新账号时，所浏览的东西全然不同，没有任何规律，这其实就是大数据在建立数据库的过程。后台根据新用户的停留时间以及浏览习惯，搜索习惯从而形成专属于新用户的界面，如果没有这类数据库的话，大数据算法将无法契合个人。

当我们在使用各种软件的时候，其实就是在被试探，刷视频时长时间停留在某个视频，购物时经常查看某个价格区间的物品，那么下次打开软件时推送的就会依照上一次的使用习惯进行推送。所以大数据时代为人们增添了不少便利，更是成为了大家的及时雨。

自己先猜一批高准确度的。。。

比如说，一批人，浏览的是体育网站，经常看的是足球，篮球频道，这类人群是男性的可能性很高，如果还能拿到这批人同时也浏览了买车的网站，看的越野车频道，直接把这部分人群设定为男性，当然，如果你能拿到他们购买了男性衣服，就不需要看其他的了，直接判断为男性。。。依次类推

然后有了这些数据后，再去对未知性别的人群，去做分类，比如朴素贝叶斯，SVM，gbdt这些都可以，然后对性别分类，就拿到用户的性别特征。

年龄特征，收入特征，等等用户特征都可可以按照这个思路去做。

不过，这种做法，都是辅助，因为这种用户的特征挖掘，很依赖数据质量。。。

哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。这种方法是由DavidAHuffman发展起来的。例如，在英文中，e的出现概率很高，而z的出现概率则最低。当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用一个位(bit)来表示，而z则可能花去 25个位（不是26）。用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8个位。二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了 3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。

1、权是什么？

就是它出现的概率，先挑小的出来。

2、w={10，12，16，21，30}的数字是为什么要放在这里？不能放到顶层码？

这就是他们的权吧。

3、怎样计算？

4、举个类似的例子

就是从短到长排列，然后把最小的两个连起来

重复，知道变成一棵树

比如说1，2，3，4，5这五个数，本身的频度也就是这样，排列好以后

先是1，2合成3，新的排列：3，3，4，5

然后3，3合并成6，新的：4，5，6

然后4，5，新的：6，9

然后在合并

得到的树就是：

顶

6 9

3 3 4 5

1 2

编码的话，就是左边的树杈为0，右边为1

比如说2就是001，大概就是这个意思

试论贝叶斯分类、决策树分类分类挖掘算法的优势与劣势，以及解决维度效应的策略

引言 数据分类是指按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。数据分类是数据挖掘的主要内容之一，主要是通过分析训练数据样本，产生关于类别的精确描述。这种类别通常由分类规则组成，可以用来对未来的数据进行分类和预测。分类技术解决问题的关键是构造分类器。 一．数据分类 数据分类一般是两个步骤的过程： 第1步：建立一个模型，描述给定的数据类集或概念集（简称训练集）。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。每个元组属于一个预定义的类，由类标号属性确定。用于建立模型的元组集称为训练数据集，其中每个元组称为训练样本。由于给出了类标号属性，因此该步骤又称为有指导的学习。如果训练样本的类标号是未知的，则称为无指导的学习（聚类）。学习模型可用分类规则、决策树和数学公式的形式给出。 第2步：使用模型对数据进行分类。包括评估模型的分类准确性以及对类标号未知的元组按模型进行分类。 常用的分类规则挖掘方法 分类规则挖掘有着广泛的应用前景。对于分类规则的挖掘通常有以下几种方法，不同的方法适用于不同特点的数据： 1．贝叶斯方法 2．决策树方法 3．人工神经网络方法 4．约略集方法 5．遗传算法 分类方法的评估标准： 准确率：模型正确预测新数据类标号的能力。速度：产生和使用模型花费的时间。健壮性：有噪声数据或空缺值数据时模型正确分类或预测的能力。伸缩性：对于给定的大量数据，有效地构造模型的能力。可解释性：学习模型提供的理解和观察的层次。 影响一个分类器错误率的因素 (1) 训练集的记录数量。生成器要利用训练集进行学习，因而训练集越大，分类器也就越可靠。然而，训练集越大，生成器构造分类器的时间也就越长。错误率改善情况随训练集规模的增大而降低。 (2) 属性的数目。更多的属性数目对于生成器而言意味着要计算更多的组合，使得生成器难度增大，需要的时间也更长。有时随机的关系会将生成器引入歧途，结果可能构造出不够准确的分类器（这在技术上被称为过分拟合）。因此，如果我们通过常识可以确认某个属性与目标无关，则将它从训练集中移走。 (3) 属性中的信息。有时生成器不能从属性中获取足够的信息来正确、低错误率地预测标签（如试图根据某人眼睛的颜色来决定他的收入）。加入其他的属性（如职业、每周工作小时数和年龄），可以降低错误率。 (4) 待预测记录的分布。如果待预测记录来自不同于训练集中记录的分布，那么错误率有可能很高。比如如果你从包含家用轿车数据的训练集中构造出分类器，那么试图用它来对包含许多运动用车辆的记录进行分类可能没多大用途，因为数据属性值的分布可能是有很大差别的。 评估方法 有两种方法可以用于对分类器的错误率进行评估，它们都假定待预测记录和训练集取自同样的样本分布。 (1) 保留方法(Holdout)：记录集中的一部分（通常是2/3）作为训练集，保留剩余的部分用作测试集。生成器使用2/3 的数据来构造分类器，然后使用这个分类器来对测试集进行分类，得出的错误率就是评估错误率。虽然这种方法速度快，但由于仅使用2/3 的数据来构造分类器，因此它没有充分利用所有的数据来进行学习。如果使用所有的数据，那么可能构造出更精确的分类器。 (2) 交叉纠错方法(Cross validation)：数据集被分成k 个没有交叉数据的子集，所有子集的大小大致相同。生成器训练和测试共k 次；每一次，生成器使用去除一个子集的剩余数据作为训练集，然后在被去除的子集上进行测试。把所有得到的错误率的平均值作为评估错误率。交叉纠错法可以被重复多次(t)，对于一个t 次k 分的交叉纠错法，k ＊t 个分类器被构造并被评估，这意味着交叉纠错法的时间是分类器构造时间的k ＊t 倍。增加重复的次数意味着运行时间的增长和错误率评估的改善。我们可以对k 的值进行调整，将它减少到3 或5，这样可以缩短运行时间。然而，减小训练集有可能使评估产生更大的偏差。通常Holdout 评估方法被用在最初试验性的场合，或者多于5000 条记录的数据集；交叉纠错法被用于建立最终的分类器，或者很小的数据集。 二．贝叶斯分类 贝叶斯分类方法是一种具有最小错误率的概率分类方法，可以用数学公式的精确方法表示出来，并且可以用很多种概率理论来解决。 设（Ω,Θ,P）为概率空间，Ai∈Θ（i=1,2,…,n）为Ω的一个有穷剖分，且P(Ai)>0 (i=1,2,…,n)，则对任意B∈Θ且P(B)>0，有 P(Ai|B)= （i=1,2,…,n） 上式称为贝叶斯公式。贝叶斯定理为我们提供了一个计算假设h的后验概率的方法 P(h|D)= 分类有规则分类和非规则分类，贝叶斯分类是非规则分类，它通过训练集训练而归纳出分类器，并利用分类器对没有分类的数据进行分类。 贝叶斯分类的特点贝叶斯分类具有如下特点： (1) 贝叶斯分类并不把一个对象绝对地指派给某一类，而是通过计算得出属于某一类的概率，具有最大概率的类便是该对象所属的类； (2) 一般情况下在贝叶斯分类中所有的属性都潜在地起作用，即并不是一个或几个属性决定分类，而是所有的属性都参与分类； (3) 贝叶斯分类对象的属性可以是离散的、连续的，也可以是混合的。 贝叶斯定理给出了最小化误差的最优解决方法，可用于分类和预测。理论上，它看起来很完美，但在实际中，它并不能直接利用，它需要知道证据的确切分布概率，而实际上我们并不能确切的给出证据的分布概率。因此我们在很多分类方法中都会作出某种假设以逼近贝叶斯定理的要求。 三．决策树分类 决策树（Decision Tree）又称为判定树，是运用于分类的一种树结构。其中的每个内部结点（internal node）代表对某个属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶结点（leaf）代表某个类（class）或者类的分布（class distribution），最上面的结点是根结点。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。 构造决策树是采用自上而下的递归构造方法。决策树构造的结果是一棵二叉或多叉树，它的输入是一组带有类别标记的训练数据。二叉树的内部结点（非叶结点）一般表示为一个逻辑判断，如形式为(a = b)的逻辑判断，其中a 是属性，b是该属性的某个属性值；树的边是逻辑判断的分支结果。多叉树（ID3）的内部结点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值，就有几条边。树的叶结点都是类别标记。 使用决策树进行分类分为两步： 第1步：利用训练集建立并精化一棵决策树，建立决策树模型。这个过程实际上是一个从数据中获取知识，进行机器学习的过程。 第2步：利用生成完毕的决策树对输入数据进行分类。对输入的记录，从根结点依次测试记录的属性值，直到到达某个叶结点，从而找到该记录所在的类。 问题的关键是建立一棵决策树。这个过程通常分为两个阶段： (1) 建树（Tree Building）：决策树建树算法见下，可以看得出，这是一个递归的过程，最终将得到一棵树。 (2) 剪枝（Tree Pruning）：剪枝是目的是降低由于训练集存在噪声而产生的起伏。 决策树方法的评价。 优点 与其他分类算法相比决策树有如下优点： (1) 速度快：计算量相对较小，且容易转化成分类规则。只要沿着树根向下一直走到叶，沿途的分裂条件就能够唯一确定一条分类的谓词。 (2) 准确性高：挖掘出的分类规则准确性高，便于理解，决策树可以清晰的显示哪些字段比较重要。 缺点 一般决策树的劣势： (1) 缺乏伸缩性：由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。一个例子：在Irvine机器学习知识库中，最大可以允许的数据集仅仅为700KB，2000条记录。而现代的数据仓库动辄存储几个G-Bytes的海量数据。用以前的方法是显然不行的。 (2) 为了处理大数据集或连续量的种种改进算法（离散化、取样）不仅增加了分类算法的额外开销，而且降低了分类的准确性，对连续性的字段比较难预测，当类别太多时，错误可能就会增加的比较快，对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。 但是，所用的基于分类挖掘的决策树算法没有考虑噪声问题，生成的决策树很完美，这只不过是理论上的，在实际应用过程中，大量的现实世界中的数据都不是以的意愿来定的，可能某些字段上缺值（missing values）；可能数据不准确含有噪声或者是错误的；可能是缺少必须的数据造成了数据的不完整。 另外决策树技术本身也存在一些不足的地方，例如当类别很多的时候，它的错误就可能出现甚至很多。而且它对连续性的字段比较难作出准确的预测。而且一般算法在分类的时候，只是根据一个属性来分类的。 在有噪声的情况下，完全拟合将导致过分拟合（overfitting），即对训练数据的完全拟合反而不具有很好的预测性能。剪枝是一种克服噪声的技术，同时它也能使树得到简化而变得更容易理解。另外，决策树技术也可能产

以上就是关于信息发展从而衍生各种数据算法，大数据又是如何运用在我们的生活中呢全部的内容，包括:信息发展从而衍生各种数据算法，大数据又是如何运用在我们的生活中呢、已知分类，想获取分类的特征，该使用何种数据挖掘的算法、关于数据库方面的算法等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！